太赫兹时域光谱结合主成分分析线性判别和支持向量机用于大黄样品鉴定（英文）

太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)结合主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)和支持向量机(SVM)用于正品大黄样品的鉴定。在时域测量41个大黄样品的太赫兹时域透射光谱,然后将这些时域信号转换成频域的吸收系数系数。根据样本的吸收系数建立了主成分分析-线性判别分析和支持向量机的定性分类模型,并对正品和非正品大黄样本的分类模型进行了交叉验证。模型的预测能力和稳定性使用自助拉丁配分进行评价,使用50次自助拉丁配分,配分数为4。使用主成分分析-线性判别分析和支持向量机均得到了满意的结果。提出的方法证明是一种方便、无污染、准确和无需化学处理的鉴定大黄样本的方法。该文提出的步骤可以应用于其他中草药分类和生产的质量控制。     

基于主成分分析和支持向量机的太赫兹光谱冰片鉴别

利用主成分分析方法结合支持向量机建立了太赫兹时域光谱冰片种类鉴别模型。冰片是一些常用中成药的重要成分,由于其来源多、真假易混淆,在制药和交易环节,迫切需要快速、简便、准确的检测、鉴别方法。太赫兹时域光谱技术是利用太赫兹脉冲表征物质性质的一种新兴光谱技术。实验使用透射式太赫兹时域光谱系统分别获得了艾片、合成冰片和梅片三种冰片在0.2～2 THz之间的吸收谱线。通过主成分分析,做出了第一、第二主成分二维得分图以及第一、二、三主成分三维得分图,两者对三种不同种类冰片都具有很好的聚类效果。用前十个主成分的得分值矩阵代替原光谱数据,通过对三种冰片的60组样本训练,对未知的60组样本鉴别,建立了四种不同核函数的支持向量机模型。对比结果表明,径向基核函数构建的支持向量机对三种冰片的分类鉴别准确率均为100%,由此我们确定选择具有径向基核函数的支持向量机建立冰片种类的鉴别模型。此外,在含噪情况下,四种核函数SVM获得的总分类准确率都在85%以上,说明支持向量机具有很强的泛化能力。主成分分析结合支持向量机方法对冰片太赫兹光谱具有很好的分类和鉴别效果,为冰片等中成药剂的种类鉴别提供了一种新思路。     

Logistic回归算法结合近红外光谱对子宫内膜癌组织切片分类的研究

子宫内膜癌是一种常见的妇科癌症。实验将Logistic回归作为一种建模方法引入到子宫内膜癌分类诊断模型中。77个样本通过主成分判别分析和支持向量机判别分析进行降维,应用拉丁配分方法选择训练集和测试集并确定Logistic回归模型参数。结果表明,Logistic回归模型不仅能够对样本进行正确的分类,而且能将样本的分类归属趋势与临床诊断结果很好的一致。主成分判别分析结合Logistic回归有望发展为一种近红外光谱检测癌症组织的新方法。     

太赫兹光谱技术在生物活性肽检测中应用研究

生物活性肽作为21世纪人类健康的新宠儿,研究证明其对人体生命活动有着很好的作用,其检测方法也是备受关注,太赫兹时域光谱技术因为其独特的性质在检测生物活性肽中有着不可比拟的优势。选用牛骨肽、海参肽和牛肽这三种生物活性肽,通过透射式太赫兹时域光谱系统得到其在0.5～2 THz的吸收系数曲线。从太赫兹吸收系数曲线来看,鱼肽吸收系数大于海参肽和牛骨肽。因为生物活性肽的氨基酸种类和肽键的相互作用,导致其在太赫兹频段内没有明显的吸收峰,为了更好的对其进行检测区分,建立分类判别模型,寻找出最适合这类物质的方法。在对太赫兹原始吸收系数数据进行S-G平滑处理,归一化预处理之后,随机选取四分之三预处理好的数据划分为训练集,其余为预测集,导入分类判别模型。模型包括分类器和最优参数选取两部分,分类器选取支持向量机,随机森林和极限学习机等有监督的分类方法,使用遗传算法、粒子群算法和网格搜索等智能优化算法选取支持向量机最优参数。为了减少原始光谱数据维数并提高模型的运算速度,使用主成分分析进行预处理,将降维之后的结果导入分类模型。综合考虑其准确率和运行时间等因素,虽然基于粒子群算法的支持向量机具有最高的准确率98.3%,但是运行时间较长为180 s;使用极限学习机能够有着最短的运行时间0.2 s,但是准确率为73.3%。基于网格搜索的支持向量机准确率为95%,运行时间为11 s,能够在准确率较高的情况下使用较短的时间,证明基于网格搜索的支持向量机对生物活性肽太赫兹吸收光谱具有快速,准确的分类结果。研究结果表明,利用太赫兹时域光谱技术结合机器学习算法能够实现快速、无损检测生物活性肽,为生物活性肽的检测提供了一种新思路,同时也为THz-TDS结合机器学习对吸收峰不明显的多肽之间的鉴别提供参考。     

基于支持向量机的中药太赫兹光谱鉴别

文章将支持向量机用于中药材太赫兹光谱识别.利用太赫兹光谱系统测得三组相似中药炙甘草和生甘草、南柴胡和北柴胡、山豆根和北豆根的太赫兹光谱,傅罩叶变换后得到它们的吸收系数作为分类鉴别的特征数据.用线内积函数、多项式内积函数和径向基内积函数分别构建三种小同的支持向量机,并建立误差反传神经网络(BP神经网络),分别用支持向量机和BP神经网络对中药的特征数据进行鉴别.识别结果比较表明,支持向量机在小样本情况下对中药两分类识别的效果明显超过BP神经网络.     

结合组织芯片技术的人体胃管状腺癌组织太赫兹光谱检测

太赫兹波技术在生物医学领域具有广泛应用前景,结合人体胃管状腺癌组织检测,针对太赫兹时域光谱（THz-TDS）组织检测点位与实际病理难以配准的问题,在处理石蜡包埋的胃组织的过程中引入组织芯片技术,为实验样本的精准定位检测提供了可行方法。开展了人体胃正常组织和癌变组织太赫兹检测实验,结合主成分分析方法,对比分析了组织芯片技术配准的实验组与未配准的对照组的太赫兹吸收系数和折射率谱。此外对比研究了采用支持向量机和逻辑回归的太赫兹胃管状腺癌判别方法。研究结果表明,使用组织芯片方法有助于提升组织取材的精准性从而提高癌变样本和正常样本光谱数据的区分效果。     

基于太赫兹衰减全反射光谱的水质分析

随着人口的增长和社会的迅速发展,水资源短缺和水污染问题日益严重。水质分类作为水质污染评估工作中的一项重要环节,其意义和作用也更加突出。基于太赫兹衰减全反射（THz-ATR）光谱和模式识别技术,提出了一种水质分析模型。利用太赫兹时域光谱系统和衰减全反射模块测量了纯净水、自来水、河水、海水A和海水B五种水样的太赫兹衰减全反射光谱,通过光学参数提取模型获得0.2～1.0 THz频率范围内五种水样的折射率、吸收系数、介电常数实部和介电常数虚部。利用主成分分析（PCA）对折射率进行降维和特征提取,分别作出样品在第一、二主成分上的二维得分图和前三个主成分上的三维得分图,结果显示,基于折射率的主成分得分图可以明显的区分不同的水样。为了进一步对不同水样进行准确分类,将降维之后的数据输入到支持向量机（SVM）中构建水样分类模型,每种水样随机选取其中的五分之三作为训练集,剩余的数据作为测试集,同时引入网格搜索（GridSearch）、遗传算法（GA）和粒子群（PSO）三种优化算法对支持向量机参数进行优化。结果显示,基于网格搜索算法的支持向量机最优参数c和g分别为1.414 2和2.0,准确率为99.0%;基于遗传算法的支持向量机最优参数c和g分别为1.675 4和5.966 5,准确率为99.5%;基于粒子群算法的支持向量机最优参数c和g分别为3.154 9和12.589,准确率为100%。可以看出,使用不同的优化算法得到的最优参数不同,所构建的支持向量机分类模型都可实现正确的分类,且分类准确率均高达99.0%以上。研究结果表明,利用粒子群优化算法基于折射率构建的PCA-SVM分类模型效果最优,可以准确识别不同水样,为水质分类奠定了基础。     

偏最小二乘法和THz-TDS在正品大黄鉴别中的应用

太赫兹技术的发展近年来受到广泛的关注并被应用于热点。中草药大黄的品质鉴定对于中药制剂的质量控制具有重要的意义。利用大黄的太赫兹时域光谱结合偏最小二乘法（PLS）模型对基于41个正品和非正品大黄的中草药鉴别模型进行了研究。首先采集大黄样品的太赫兹时域光谱（THz-TDS）信号,然后将化学计量学方法用于这些大黄样品太赫兹光谱的信号处理与建模,再建立基于太赫兹光谱的大黄品质鉴定的偏最小二乘模型方法。应用S-G一阶导数、去趋势、标准正态变换、自标度化、均值中心化等方法对原始时域谱预处理再与未经预处理的结果相比,偏最小二乘（PLS）模型的预测正确率从80%明显提高到90%。在模型建立和模型检验中,采用留一法（LOO）选取训练集和检验集样本。利用留一法交叉验证确定了PLS模型的最佳主因子数。结果表明,当采用均值中心化方法时,PLS模型的RMSECV和RMSEP的值均达到了最小,分别为0.076 6和0.169 0。研究结果表明,THz-TDS技术结合化学计量学方法能够快速、准确的对大黄的真伪进行鉴别,直接使用太赫兹时域光谱而不使用计算后的吸收谱有两个优点： （1）在分频测定和光谱信号处理时无需考虑样品的厚度;（2）使光谱信号处理过程得到简化。该技术也可以对其他中草药进行鉴别和质量控制。该法快速、简单、无污染、无需样品预处理,是一种有发展前景的中草药无损检测方法。     

基于太赫兹时域光谱技术的红木分类识别

提出了一种利用太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）进行红木分类识别方法。红木价格昂贵,同时由于种类繁多难以识别,导致红木市场以次充好,以假乱真的现象层出不穷,严重扰乱了市场秩序,给生产者和消费者造成巨大的经济损失,传统的红木分类识别方法难以兼顾准确性和快速性,因此需要研究一种新的方法对现有木材分类识别方法进行补充和发展。相比于传统方法,太赫兹波对红木具有良好的穿透性及指纹特性,在红木的分类识别中有较大的应用潜力。选用5种红木（巴里黄檀、奥氏黄檀、大叶紫檀、小叶紫檀、交趾黄檀）作为试验样品木材。利用THz-TDS系统得到木材的太赫兹时域光谱,通过对五种木材的太赫兹时域光谱进行快速傅里叶变换,得到木材太赫兹频域光谱,并对太赫兹时域光谱提取光学参数,分别得到木材的太赫兹折射率谱和吸收系数谱,结果表明不同种类的木材在时域光谱上具有时间延迟线与振幅的差异,在频域光谱上显示衰减趋势及幅值各不相同,在吸收系数谱中各种类红木吸收峰出现的频段不同,能够直观地展示出各种类木材之间的区别,表明THz-TDS进行红木分类识别具有一定的可行性。利用连续投影算法（SPA）提取吸收系数谱和折射率谱的特征频率,对吸收系数谱260个频率点筛选出28个特征频率点,频段占比10.77%;对折射率谱260个频率点筛选出12个特征频率点,频段占比4.62%。分别建立基于吸收系数谱和折射率谱的随机森林分类模型和支持向量机（SVM）红木分类模型,并对各模型分类结果进行对比。实验结果表明,THz-TDS具有良好的木材识别效果,基于木材太赫兹吸收系数谱和折射率谱建立的随机森林分类模型对红木种类有着较好的分类性能,总体分类准确率分别达到了94%和96%,能够准确对红木种类进行分类识别。利用太赫兹时域光谱技术实现了红木的分类识别,为红木的分类识别提供了一个新的思路和技术方案,能够作为近红外光谱木材检测方法的补充,同时为太赫兹技术在木材分类识别领域的应用提供了理论基础。     

基于太赫兹时域光谱分析红层泥岩风化样本

红层泥岩边坡的风化是一个普遍存在而又未完全解决好的问题。因风化而造成的不稳定红层泥岩边坡,在岩土体重力、震动及其他因素作用下,常常发生危害性的变形与破坏,导致崩塌滑坡、落石和泥石流等地质灾害。风化深度是红层泥岩边坡治理的重要依据之一。风化深度是指岩石破裂后在破裂面内侧产生的微裂隙或微裂隙带在风化作用下向岩石内部延伸的垂直距离。选择典型的红层泥岩边坡地带进行钻孔取样。太赫兹时域光谱技术是利用太赫兹脉冲表征物质性质的一种新兴光谱技术。实验使用太赫兹时域光谱系统测量所取得样本的太赫兹透射光谱。对所有样品的透射光谱进行分析,观察到各风化样品间的太赫兹透射光谱差别微小,且没有明显的特征吸收峰。为了获得取样地点的风化深度,基于太赫兹光谱建立一个智能,高效的回归预测支持向量机(SVM)模型来预测采样地点的风化深度。预测结果与实际深度相比较,所得相对误差小于7.09％。结果表明,基于太赫兹光谱的支持向量机(SVM)模型可以有效的区分样本以及预测深度,可以为红层泥岩边坡治理提供重要的参考。     

中草药大黄的近红外光谱和人工神经网络鉴别研究

大黄是我国最常用的中草药之一。对正品和非正品大黄的快速、准确鉴别对于大黄及其中草药产品的质量控制具有重要的意义。将近红外漫反射光谱分析技术与人工神经网络方法相结合,对52种大黄样品进行了测定和鉴别,正确率可达96%。并对神经网络的隐含层个数和动量因子的影响做了讨论。由于近红外光谱法具有样品前处理少,测定快速和非破坏性等特点,因而特别适合于中草药的鉴别。     

基于大黄的红外光谱的人工神经网络鉴别研究

将傅里叶变换红外光谱法和人工神经网络用于鉴别正品和非正品大黄样品。在对神经网络训练前用小波变换对测量的红外光谱进行压缩,将原700个数据点的光谱压缩到44个变量,因此加速了神经网络的训练速度。52个大黄样品被用于网络模型的建立,其中包括25个正品大黄和27个非正品大黄的样品。文章还对隐含层神经元数目和动量参数的影响做了考察。结果表明,在优化的条件下用该方法对大黄样品的鉴别正确率达到98％。这种方法可被用于含大黄中药生产的质量控制。     

支持向量机(SVM)在傅里叶变换近红外光谱分析中的应用研究

支持向量机(SVM)用于两类问题的识别研究,它是统计学习理论中最年轻的分支,所建分析模型有严格的数学基础。同时介绍了SVM学习的基本原理和方法,并将该方法引入化学计量学,以103个中药大黄样品为实验材料,通过SVM近红外光谱法建立了大黄样品真伪识别模型。对学习集中33个样品模型识别准确率为100％;对70个预测样品的识别准确率为96.77％, 为中药大黄的快速识别提供了参考。研究结果表明了SVM近红外光谱法建立生物样品识别模型的可行性。通过旨在介绍SVM学习方法的基本思想,以引起化学计量学工作者的进一步关注。     

径向基函数网络-红外光谱法用于中药大黄样品的真伪分类

将径向基函数网络与红外光谱分析技术相结合,对正品和非正品大黄样品进行分类判别。采用小波变换对原始数据进行压缩,将原来的775个数据点压缩到49个变量,既保持了原来的特征谱峰又提高了网络的训练速度。对45种样品进行了测定和鉴别,正确率可以达到97.78%。并对影响分类结果的网络参数,目标误差和分布函数对样品分类的影响做了讨论。红外光谱法与神经网络相结合用于中草药的分类鉴定更加快速和方便。     

红外光谱与高木-关野系统结合鉴别大黄的研究

高木-关野模糊系统是基于若干反向传播神经网络(BP-ANN)组成的,它具有一些模糊逻辑特性。文章利用红外光谱与高木-关野模糊系统相结合鉴别52种大黄样品。并对神经网络的隐含层个数和动量因子的影响作了讨论。结果表明,用高木-关野模糊系统得到的结果比通常用的BP网络要好。选用适当的网络训练参数,正确率可达到100％。该方法比常规方法更准确,比民间传统方法更具科学性,因此是鉴别大黄的一种快速、简便的方法。     

Identification of Rhubarb Samples by Using NIR Spectrometry and Takagi–Sugeno Fuzzy System

Abstract

The Takagi–Sugeno fuzzy system is implemented based on several back‐propagation neural networks (BP‐NNs) and has been applied to identification of official and unofficial rhubarb samples based on their near‐infrared spectra. Rhubarb is one of the most important Chinese medical herbs. It is of importance to identify official and unofficial rhubarb samples based on nondestructive near‐infrared spectrometry for quality control in Chinese herbal products. Near‐infrared diffuse reflectance spectrometry and the Takagi–Sugeno fuzzy system were used to classify 52 rhubarb samples, and the effects of the number of hidden neurons and of momentum parameters on prediction were investigated. The results obtained by using the Takagi–Sugeno fuzzy system were better than those by commonly used BP networks. With proper network training parameters, 100% correctness can be obtained by using the Takagi–Sugeno fuzzy system.     

Studies on Cancer Diagnosis by Using Spectroscopy Combined with ChemometricsSCIEI北大核心CSCD

Studies on cancer diagnosis using various spectroscopic methods combined with chemometrics are briefly reviewed. Elemental contents in serum samples were determined by inductively coupled plasma atomic emission spectroscopy (ICP-AFS), bidirectional associative memory (BAM) networks were used to establish diagnosis models for the relationships between elemental contents and lung cancer, liver cancer, and stomach cancer, respectively. Near infrared spectroscopy (NIRS) is a non-destructive detection technology. Near infrared spectra of endometrial carcinoma samples were determined and spectral features were extracted by chemoometric methods, a fuzzy rule-based expert system (FuRES) was used for establishing diagnosis model, satisfactory results were obtained. We also proposed a novel variable selection method based on particle swarm optimization (PSO) for near infrared spectra of endometrial carcinoma samples. Spectra with optimized variable were then modeled by support victor machine (SVM). Terahertz technology is an emerging technology for non-destructive detection, which has some unique characteristics. Terahertz time domain spectroscopy (THz-TDS) was used for cervical carcinoma measurement. Absorption coefficients. were calculated from the measured time domain spectra and then processed with derivative, orthogonal signal correction (PC-OSC) to reduce interference components, and then fuzzy rule-based expert system (FuRES), fuzzy optimal associative memory (FOAM), support victor machine (SVM), and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) were used for diagnosis model establishment. The above results provide useful information for cancer occurring and development, and provide novel approaches for early stage diagnosis of various cancers.     

光谱学方法结合化学计量学用于癌诊断研究

对近年来采用多种光谱学方法对癌诊断研究工作进行了简要综述。利用电感耦合等离子体原子发射光谱分析(ICP-AES)法对人血清中微量元素含量进行了测定,将双向联想记忆神经网络(BAM)用于建立微量元素与肺癌、肝癌和胃癌之间的关系,建立了分类鉴定模型;利用近红外光谱技术非破坏无损检测的特性,采用化学计量学方法对子宫内膜癌组织的近红外光谱(NIRS)进行特征变量提取,用模糊规则专家系统建立诊断模型,取得了满意的结果;建立了一种基于粒子群优化(PSO)方法对近红外光谱变量进行选择,然后采用支持向量机(SVM)建立诊断模型;太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术是近年来受到重视的一种非破坏无损检测方法,由于其辐射能量低,因此对于生物样品检测具有很好的发展前景。采用THz-TDS技术对子宫颈癌组织进行测试,对这些癌组织的THz光谱采用导数光谱、正交信号校正(OSC)等光谱预处理方法减少干扰成分和变量选择后,分别采用模糊规则专家系统(FuRES)、模糊优化联想记忆网络(FOAM)、支持向量机(SVM)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)等方法建立分类模型,均取得了较满意的结果。这些研究结果为研究癌的发生和发展提供了有用的信息,为癌的早期诊断提供了新的方法。